deepseek-r1如何部署

部署 DeepSeek-R1 的方法
使用云服务部署 DeepSeek-R1
对于希望快速上手并减少环境搭建工作量的用户来说，通过云端平台使用 DeepSeek-R1 是一种便捷的方式。仅需在 application.properties 文件中设置必要的参数即可完成配置：
spring.ai.openai.chat.options.model=deepseek-reasoner
spring.ai.openai.base-url=https://api.deepseek.com
spring.ai.openai.api-key=sk-xxx
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上述配置指定了所使用的模型名称、API请求的基础URL以及访问密钥[^1]。
Windows 环境下的本地部署方案
针对有特定需求或偏好于私有环境中运行模型的情况，在个人计算机上进行本地化部署成为可能的选择之一。具体操作如下所示：

安装 Ollama 软件包；确认安装无误后可通过命令行验证版本号来检验是否成功安装；
访问 Ollama 官方网站选取目标模型——此处应选择 "deepseek-r1" 进行加载；
利用命令行工具执行相应指令实现模型启动与初始化。

ollama run deepseek-r1
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这条命令会触发 Ollama 加载指定的大规模预训练语言模型实例，并准备就绪提供交互式对话或其他形式的服务支持[^4]。

相关问题

DeepSeek-R1部署

DeepSeek-R1部署指南
准备工作
为了成功部署DeepSeek-R1，需先准备好必要的环境配置。这包括安装Python以及设置虚拟环境等基础操作[^1]。
安装依赖库
通过pip install -r requirements.txt命令可以一次性安装项目所需的所有第三方包。确保requirements文件位于当前目录下。
pip install -r requirements.txt
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下载模型权重
访问官方GitHub页面获取预训练好的模型参数，并将其放置于指定路径以便程序加载使用。具体链接可以在论文附件中找到更多细节说明[^2]。
启动服务端口
利用内置脚本启动API服务器，默认监听8000端口。可根据实际需求修改配置文件中的port选项来更改对外提供服务的具体端口号。
python app.py --host 0.0.0.0 --port 8000
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测试接口功能
最后一步是对已搭建完毕的服务进行简单的功能性验证。可以通过发送HTTP请求至相应路由地址实现这一目的；例如，在浏览器里输入http://localhost:8000/ping查看返回状态码是否正常。

deepseek -R1部署

DeepSeek 模型部署 R1 参数配置教程
一、概述
DeepSeek 是一种强大的开源大语言模型，其 R1 系列提供了多种规模的变体以适应不同的硬件条件。对于资源受限的情况，推荐使用蒸馏版模型（如 DeepSeek-R1-Distill），这可以在减少计算资源消耗的同时保持较高的性能表现[^1]。
二、环境准备
为了成功部署 DeepSeek R1 模型，需先完成必要的软件和硬件准备工作：

操作系统支持: 支持主流的操作系统平台，包括 Linux 和 Windows。具体安装过程可能因操作系统而异[^4]。
GPU 配置要求: 不同版本的 DeepSeek R1 对 GPU 的显存有不同的需求。例如，32B 版本通常需要至少 24GB 或更高的显存才能顺利运行[^3]。下表展示了部分适合的显卡及其规格：

显卡型号
性能评级
显存容量
显存类型

RTX 4090
S+
24GB
GDDR6X

RX 7900 XTX
S+
24GB
GDDR6

RTX 4080 SUPER
A+
16GB
GDDR6X

上述显卡均能满足大部分 DeepSeek R1 模型的需求[^5]。
三、依赖项安装
在正式部署之前，必须确保所有必需的库已正确安装。可以通过以下命令来设置开发环境：
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
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此步骤会安装 PyTorch 及其相关组件，这是加载和执行 DeepSeek 模型的基础。
四、模型下载与启动
通过 Ollama 工具可以方便地获取并管理各种预训练模型。下面展示的是针对不同大小的 DeepSeek R1 下载指令的例子：

8B 版本
ollama run deepseek-r1:8b
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32B 版本
ollama run deepseek-r1:32b
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每条命令都会自动拉取对应尺寸的模型文件到本地缓存目录，并初始化服务端口以便后续调用[^2]。
五、高级选项调整
除了基本功能外，还可以进一步优化推理效率或者降低延迟时间。比如启用混合精度运算模式能够有效节省内存占用率；另外也可以尝试调节批量处理数量(batch size)，从而找到最佳平衡点满足实际应用场景下的吞吐量指标。